【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及人工智能，特別是指一種基于深度學習的語音機器人意圖預測模型。
技術介紹
1、隨著語音交互技術的快速發展和廣泛應用，它已經成為人們日常生活中與智能設備進行交互的重要方式。用戶通過語音與機器人進行交互，期望機器人能夠準確理解其意圖，并執行相應的操作或提供所需的信息。然而，傳統的語音意圖識別方法在面對復雜多變的語音信號時，有的存在一些問題，無法滿足用戶的日益增長的需求。傳統方法的識別準確率往往較低。語音信號受到多種因素的影響，如噪音、口音、語速等，這些因素使得語音信號的特征提取和模式識別變得困難。傳統方法通常基于手工設計的特征提取器，難以捕捉到語音信號中的深層信息和復雜模式，從而導致識別準確率的下降。
2、傳統方法的響應速度較慢。語音交互要求機器人能夠實時地響應用戶的指令或查詢，而傳統方法在處理語音信號時，往往需要進行復雜的計算和推理過程，導致響應延遲，影響用戶體驗。傳統方法還難以適應環境變化。語音信號的特征和模式會隨著時間、場景和用戶的變化而發生變化。傳統方法通常基于靜態的模型進行訓練，無法有效地應對這種變化，導致在實際應用中性能下降。
技術實現思路
1、本專利技術要解決的技術問題是提供一種基于深度學習的語音機器人意圖預測模型及構建方法，通過集成語音捕捉、數據預處理、深度學習等技術，實現了高效、準確的意圖預測，并支持自適應學習以持續優化性能。
2、為解決上述技術問題，本專利技術的技術方案如下：
3、第一方面，一種基于深度學習的語音機器人
4、數據采集模塊，通過高麥克風陣列捕捉語音，并將其轉換為數字音頻數據，對數字音頻數據進行預處理；
5、特征提取模塊，從預處理后的語音數據中提取聲譜特征、語音韻律特征，并對聲譜特征、語音韻律特征進行處理，得到的深層特征數據；
6、深度學習模塊，根據深層特征數據，通過多種深度學習算法的融合，以捕捉語音數據中的時序依賴和語義信息；
7、預測模塊，對時序依賴和語義信息進行加速訓練過程，并對數據集進行意圖預測，以構建意圖預測模型。
8、進一步的，一種基于深度學習的語音機器人意圖預測模型的構建方法，所述方法包括：
9、捕捉環境中的語音信號，將捕捉到的語音信號轉換為數字音頻數據格式，以獲取數字音頻數據；
10、對數字音頻數據進行預處理，以得到預處理后的數字音頻數據；
11、從預處理后的數字音頻數據中提取聲譜特征和語音韻律特征，并對提取的聲譜特征和語音韻律特征進行處理，以得到深層特征數據；
12、根據深層特征數據，構建深度學習模型，以捕捉語音數據中的時序依賴和語義信息；
13、根據語音數據中的時序依賴和語義信息，對深度學習模型進行訓練，以得到訓練好的深度學習模型；
14、根據訓練好的深度學習模型，測試集對模型進行意圖預測能力進行測試，以獲取預測模型；
15、根據預測模型，以實現語音機器人意圖預測。
16、本專利技術的上述方案至少包括以下有益效果：
17、通過高麥克風陣列捕捉更清晰的語音信號，并進行高效的預處理和特征提取，模型能夠更準確地捕捉到用戶的意圖，深度學習算法的應用可以有效地處理時序依賴和語義信息，從而提高預測的準確性和響應速度。通過先進的降噪技術，可以在各種噪聲環境下保持語音輸入的質量，確保語音機器人在嘈雜環境中也能準確理解用戶的指令和詢問。對音頻數據進行均衡處理和壓縮處理，以及調整其幅度，可以增強模型對不同語音特征的適應能力和泛化能力。利用深度信念網絡等深度學習結構對聲譜和韻律特征進行學習，可以提取更抽象和深層的特征。transformer模型的應用允許對大規模數據集進行有效訓練，同時支持在線學習和模型微調，確保模型隨著時間的推移而逐漸優化，適應用戶行為的變化；多模型預測結果的融合通過加權平均策略增加了預測的可靠性，減少了誤判的可能性，確保了決策的準確性和穩定性。
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1.一種基于深度學習的語音機器人意圖預測模型，其特征在于，所述模型包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于深度學習的語音機器人意圖預測模型，其特征在于，通過高麥克風陣列捕捉語音，并將其轉換為數字音頻數據，對數字音頻數據進行預處理，包括：
3.根據權利要求2所述的一種基于深度學習的語音機器人意圖預測模型，其特征在于，將降噪后的音頻數據進行均衡處理和壓縮處理，以得到處理后的音頻數據，包括：
4.根據權利要求3所述的一種基于深度學習的語音機器人意圖預測模型，其特征在于，從預處理后的語音數據中提取聲譜特征、語音韻律特征，并對聲譜特征、語音韻律特征進行處理，得到的深層特征數據，包括：
5.根據權利要求4所述的一種基于深度學習的語音機器人意圖預測模型，其特征在于，根據深層特征數據，捕捉語音數據中的時序依賴和語義信息，包括：
6.根據權利要求5所述的一種基于深度學習的語音機器人意圖預測模型，其特征在于，將語音數據輸入Transformer深度學習模型通過前向傳播計算進行模型訓練，以得到訓練的模型，包括：
7.根據權利要求6
8.根據權利要求7所述的一種基于深度學習的語音機器人意圖預測模型，其特征在于，對時序依賴和語義信息進行加速訓練過程，并對數據集進行意圖預測，以得到預測結果，包括：
9.根據權利要求8所述的一種基于深度學習的語音機器人意圖預測模型，其特征在于，根據微調的訓練模型，調整學習率，并通過測試集來訓練模型的性能，以得到預測模型，包括：
10.一種基于深度學習的語音機器人意圖預測模型的構建方法，其特征在于，應用于如權利要求1-9任一項所述的模型中，所述方法包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于深度學習的語音機器人意圖預測模型，其特征在于，所述模型包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于深度學習的語音機器人意圖預測模型，其特征在于，通過高麥克風陣列捕捉語音，并將其轉換為數字音頻數據，對數字音頻數據進行預處理，包括：
3.根據權利要求2所述的一種基于深度學習的語音機器人意圖預測模型，其特征在于，將降噪后的音頻數據進行均衡處理和壓縮處理，以得到處理后的音頻數據，包括：
4.根據權利要求3所述的一種基于深度學習的語音機器人意圖預測模型，其特征在于，從預處理后的語音數據中提取聲譜特征、語音韻律特征，并對聲譜特征、語音韻律特征進行處理，得到的深層特征數據，包括：
5.根據權利要求4所述的一種基于深度學習的語音機器人意圖預測模型，其特征在于，根據深層特征數據，捕捉語音數據中的時序依賴和語義信息，包括：
6.根據權利要求5所述的一種基于深度學習的語音機器人意圖預...
【專利技術屬性】
技術研發人員：劉嗣平，湯丁青，
申請(專利權)人：廣州九四智能科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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